TranSpeech 项目启动与配置教程

1. 项目目录结构及介绍

TranSpeech 项目目录结构如下：

TranSpeech/
├── data/                   # 存储数据集
├── models/                 # 模型定义和训练代码
├── outputs/                # 存储训练输出，如日志、模型权重等
├── tests/                  # 单元测试代码
├── tools/                  # 实用工具和脚本
├── run.sh                  # 运行训练的脚本
├── requirements.txt        # 项目依赖
├── README.md               # 项目说明文档
└── config.py               # 配置文件

目录详细介绍：

• data/: 存储项目所需的数据集，可能包括音频数据、文本数据等。
• models/: 包含构建和训练语音识别模型的代码，包括模型架构、数据处理和训练流程。
• outputs/: 存储训练过程中的输出结果，如日志文件、模型权重文件等。
• tests/: 包含对项目代码进行单元测试的代码，确保代码质量和功能正确性。
• tools/: 存储项目所需的实用工具和脚本，如数据预处理脚本、模型评估工具等。
• run.sh: 脚本用于启动模型训练过程。
• requirements.txt: 列出项目运行所需的Python依赖库。
• README.md: 项目的说明文档，提供项目描述、安装步骤、使用方法等信息。
• config.py: 项目配置文件，包含各种参数设置。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件为 run.sh，该脚本用于启动模型训练。以下为脚本的主要内容：

#!/bin/bash

# 设置项目路径
PROJECT_DIR=$(pwd)

# 进入项目目录
cd $PROJECT_DIR

# 加载虚拟环境（如果使用）
# source .env/bin/activate

# 开始训练
python train.py --config config.py

使用该脚本启动训练前，需要确保已安装所有依赖，并且 train.py 和 config.py 文件位于同一目录下。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件为 config.py，该文件包含了模型的参数设置和训练相关的配置。以下为配置文件的主要内容：

# 模型参数配置
model_params = {
    'model_type': 'Transformer',
    'input_dim': 80,        # 输入特征的维度
    'output_dim': 29,       # 输出特征的维度
    'num_encoder_layers': 6,
    'num_decoder_layers': 6,
    'num_heads': 8,
    'dim_feedforward': 512,
    # 其他参数...
}

# 训练参数配置
train_params = {
    'batch_size': 32,
    'learning_rate': 0.001,
    'epochs': 100,
    'device': 'cuda',       # 使用GPU训练
    # 其他参数...
}

# 数据集路径配置
data_paths = {
    'train_data': 'data/train_data.csv',
    'valid_data': 'data/valid_data.csv',
    # 其他路径...
}

配置文件中定义了模型的参数、训练参数以及数据集的路径。在实际使用时，可以根据需要修改这些参数以适应不同的训练场景。